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《人工智能大模型导论》

全面解读人工智能大模型基础理论

编辑推荐

全面解读基础知识:介绍人工智能大模型基础知识,适合新手入门

详细介绍大模型底层逻辑:详解语言模型、神经网络语言模型、与训练语言模型、大模型的技术发展、微调与部署,以及大模型在各领域的优化应用

深入解析场景应用:在各领域进行优化,深入浅出解析人工智能应用

清晰介绍实战步骤:有理论有实训,介绍了人工智能大模型底层逻辑与技术,以及在实际中的应用,步骤清楚,条理清晰,即学即用

《人工智能大模型导论》

内容简介

《人工智能大模型导论》本书采用理论与实训案例相结合的形式,深入浅出地介绍了大模型的基础知识。本书共分为8章,内容涵 盖大模型的基础知识、传统语言模型基础知识、神经网络基础知识、大模型的主要技术、大模型的微调与部署、 大模型的应用,以及面对的挑战和未来发展等。

《人工智能大模型导论》本书不仅适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术或相关专业学习大模型的入门教材,也适合从事相关工作的人工智能爱好者和工程师学习阅读。

作者简介

史卫亚:博士,副教授,IEEE会员,CCF会员,INNS会员。2009年获得复旦大学计算机应用专业博士学位。2015—2016年在美国北卡罗来纳大学做访问学者,对机器学习、大数据检索、数据库、图像和视频处理、人工智能和模式识别等有深入研究。

刘田园:算法高级工程师,现就职于科大讯飞股份有限公司,并担任河南工业大学人工智能与大数据学院人工智能双师。具备多年算法开发经验,发表人工智能相关专利多篇,研究方向包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、机器学习等。

刘婉月:人工智能硕士,高级工程师,就职于科大讯飞股份有限公司,拥有丰富的人工智能项目落地实践经验,主要研究方向包括机器翻译、自然语言处理和人工智能。

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